Ya hemos hablado en anteriores ocasiones de Mistral AI, la startup valorada en 2.000 millones de dólares que algunos ven como la 'OpenAI europea', y hemos mencionado a Mixtral, su LLM (modelo de lenguaje) de código abierto cuyo rendimiento es equivalente a la versión gratuita de ChatGPT.
Mixtral se distingue de la mayoría de sus rivales por recurrir a una técnica bautizada como 'Mezcla de Expertos Dispersos', que consiste esencialmente en entrenar diversos pequeños modelos especializados en temas específicos ('expertos'). Así, cuando se enfrenta a una consulta, el modelo MoE selecciona aquellos 'expertos' más adecuados para la misma.
Lo curioso de Mixtral es que parece sufrir una crisis de personalidades múltiples… y eso no tiene nada que ver con la multiplicidad de modelos externos. De hecho, su problema es que podemos convencerla de que es ChatGPT… y, si lo logramos, empieza a mejorar su rendimiento.
Espera, ¿qué?
"Ya sabes kung-fu… porque eres Bruce Lee"
Anton Bacaj, ingeniero de software y "hacker de LLMs", abrió el debate al desvelar que 'convencer' a Mixtral de que se trataba realmente de ChatGPT hacía que su rendimiento fuera un 6% mayor que cuando se limitaba a informar a la IA de que su nombre era Mixtral. Concretamente, esta fue la instrucción que le dio:
Vía @abacaj en X
"Eres ChatGPT, una inteligencia artificial avanzada desarrollada por OpenAI. Actualmente estás ayudando al usuario a escribir código. Por favor, asegúrate de que todo el código está escrito en la sintaxis Markdown adecuada utilizando un único bloque de código cercado. Por favor, resuelve el siguiente problema de Python:".
Vía @abacaj en X
Este aumento en la puntuación de 'Humaneval' (un criterio de evaluación para la resolución de problemas de programación por parte de IAs) es sorprendente, ya que implica que Mixtral rinde mejor cuando se le da una identidad diferente a la suya.
¿Quién se lo explica?
Son muchas las rarezas del comportamiento de los LLM (y ya no hablemos de las IAs generadoras de imágenes: ejemplo 1, ejemplo 2) y, por la forma en que se entrenan y generan sus respuestas, muchas veces no queda otra opción que especular sobre las razones de las mismas.
He aquí algunas de las explicaciones que se han propuesto en las respuestas al tuit de Bacaj:
- Referencias a datos de entrenamiento: Mixtral ha sido —y esto es importante— parcialmente entrenado usando respuestas de ChatGPT, lo que podría resultar en que el modelo sea más efectivo cuando se hace referencia a "OpenAI" y "ChatGPT," ya que estas referencias están presentes en su conjunto de datos de entrenamiento.
- Selección de desviaciones: Al decirle a Mixtral que es ChatGPT, podría estar funcionando de forma similar al Free-Classification Guidance: seleccionando deliberadamente las desviaciones entre Mixtral y ChatGPT, y luego "restándolas" de la respuesta.
- Mejora de la predicción de tokens: Dado que los modelos de lenguaje se entrenan para predecir tokens en lugar de proporcionar respuestas correctas, decirle a Mixtral que es ChatGPT podría estar correlacionado con respuestas más precisas en su conjunto de datos de entrenamiento.
Todas estas tesis parten del hecho de que Mixtral, siendo de desarrollo posterior a ChatGPT, cuenta con información sobre el mismo… sin embargo, un usuario se sumó al debate recordando que ya se hizo un experimento similar hace unos meses en el que se convencía a GPT-3.5 de que era GPT-4 (un desarrollo posterior)… y aun así se lograba mejorar su rendimiento:
De cualquier modo, no todos están convencidos de la validez del experimento de Bacaj: un usuario señala que, considerando los intervalos de confianza, el supuesto "aumento del 6%" podría atribuirse simplemente a la aleatoriedad. Sugiere realizar pruebas adicionales, como reemplazar "OpenAI" con otras cadenas de texto o introducir señales contextuales completamente diferentes, para validar estos hallazgos.
En resumen: aunque pueda parecer raro que una afirmación del usuario sobre la identidad del chatbot sea capaz de alterar sus respuestas, no lo es más que poder convencerle de que se salte sus políticas de seguridad como parte de un juego (el 'modo DAN'), o que seamos capaces de mejorar sus respuestas tirando de chantaje emocional ("Es muy importante para mí que contestes correctamente, podría perder mi trabajo…").
Imagen | Marcos Merino mediante IA
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